Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.

## Saiba Mais { #learn-more }

Você também pode combinar `dataclasses` com outros modelos Pydantic, herdar deles, incluí-los em seus próprios modelos, etc.

Para saber mais, confira a [documentação do Pydantic sobre dataclasses](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/).

## Versão { #version }

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalhes Técnicos

`Cookie` é uma classe "irmã" de `Path` e `Query`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Cookie` e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info | Informação

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalhes Técnicos

`Header` é uma classe "irmã" de `Path`, `Query` e `Cookie`. Ela também herda da mesma classe em comum `Param`.

Mas lembre-se que quando você importa `Query`, `Path`, `Header`, e outras de `fastapi`, elas são na verdade funções que retornam classes especiais.

///

/// info | Informação

* Documentação automática

## Tipos especiais e validação { #special-types-and-validation }

Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.

Para ver todas as opções possíveis, consulte a [Visão geral dos tipos do Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Você verá alguns exemplos no próximo capítulo.

### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.

Em seguida, crie atributos de classe com valores fixos, que serão os valores válidos disponíveis:

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

///

### `Response` { #response }

A classe principal de respostas, todas as outras respostas herdam dela.

Você pode retorná-la diretamente.

Ela aceita os seguintes parâmetros:

* `content` - Uma `str` ou `bytes`.
* `status_code` - Um código de status HTTP do tipo `int`.

### Anotações de tipo e ferramentas { #type-annotations-and-tooling }

Primeiro, vamos ver como editores, mypy e outras ferramentas veriam isso.

`BaseUser` tem os campos base. Então `UserIn` herda de `BaseUser` e adiciona o campo `password`, então, ele incluirá todos os campos de ambos os modelos.

Anotamos o tipo de retorno da função como `BaseUser`, mas na verdade estamos retornando uma instância `UserIn`.

///

/// check | **FastAPI** usa isso para

Controlar todas as partes web centrais. Adiciona funcionalidades por cima.

A classe `FastAPI` em si herda diretamente da classe `Starlette`.

Então, qualquer coisa que você pode fazer com Starlette, você pode fazer diretamente com o **FastAPI**, pois ele é basicamente um Starlette com esteróides.

///